大型语言模型是指基于海量数据进行训练，以学习语言模式的人工智能模型。它们赋能生成式人工智能，使其能够创作散文、诗歌、商务邮件以及其他语言任务。它们是当今最热门的聊天机器人和人工智能助手的幕后推手。
小型语言模型是大型语言模型的更小、更便宜且通常更专业的版本。
大型语言模型通常被人工智能代理用来执行任务。代理是一个系统，而非一个模型，它位于大型语言模型的顶层。
示例： OpenAI 的 GPT 系列；Google 的 Gemini；Meta 的 Llama；Anthropic 的 Claude
对企业的重要性：大型语言模型可以快速、大规模地处理多项 捷克共和国电报数据 管理和创造性任务，从而节省员工的工作时间并提高业务运营效率。
优点：在一般任务上能力很强，可以进行微调以专注于某个行业或任务
缺点：运行成本高，容易产生幻觉，可能会吸收训练数据中的偏差
推理模型：思考与反思
推理模型通常是大型语言模型的微调版本，旨在逐步思考问题。这使得它们非常适合作为决策的第二意见，以及回答复杂的查询或处理更深入的任务。
示例： OpenAI 的Omni或 o 系列模型；Google 的Gemini 2.5、Meta 的Llama 3.2系列、Anthropic 的Claude 3.7 Sonnet
它对商业的重要性：它是一种更智能的人工智能，可以深入执行更复杂的任务，例如解释法律合同及其后果，而不仅仅是总结文件。